Sökning: "fakturor"

Visar resultat 11 - 15 av 84 uppsatser innehållade ordet fakturor.

  1. 11. Exploring Machine Learning Solutions in the Context of OCR Post-Processing of Invoices

    Uppsats för yrkesexamina på grundnivå, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Jacob Dwyer; Sara Bertse; [2022]
    Nyckelord :Machine learning; Optical character recognition; BERT; Error detection; Invoice; Maskininläsning; Optisk teckenläsning; BERT; Feldetektering; Faktura;

    Sammanfattning : Large corporations receive and send large volumes of invoices containing various fields detailing a transaction. Such fields include VAT, due date, total amount, etc. One common way to automatize invoice processing is optical character recognition (OCR). This technology entails automatic reading of characters from scanned images. LÄS MER

  3. 12. Maskininlärning för dokumentklassificering av finansielladokument med fokus på fakturor

    Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Örebro universitet/Institutionen för naturvetenskap och teknik

    Författare :Nawar Khalid Saeed; [2022]
    Nyckelord :Document classification; Text classification; Invoices; NLP; TF-IDF; Doc2vec; Machine Learning; Logistic Regression; Multinomial Naïve Bayes; Support Vector Machine.; Dokumentklassificering; Textklassificering; Fakturor; NLP; TF-IDF; Doc2vec; Maskininlärning; Logistic Regression; Multinomial Naïve Bayes; Support Vector Machine.;

    Sammanfattning : Automatiserad dokumentklassificering är en process eller metod som syftar till att bearbeta ochhantera dokument i digitala former. Många företag strävar efter en textklassificeringsmetodiksom kan lösa olika problem. LÄS MER

  4. 13. Prediction of Short-term Default Probability of Credit Card Invoices Using Behavioural Data

    Master-uppsats, KTH/Matematisk statistik

    Författare :Billy Lu; [2022]
    Nyckelord :Probability of Default; Credit Risk; Short-term Default Prediction; Machine Learning; Gradient Boosting; Thresholding; Sannolikheten för Fallissemang; Kreditrisk; Kortsiktig Fallissemang Prediktion; Maskininlärning; Gradientförstärkning; Tröskling;

    Sammanfattning : Probability of Default (PD) is a standard metric to model and monitor credit risk, a major risk facing financial institutions. Traditional PD models are used to forecast risk levels in the long-term, while short-term PD predictions are rarer, but they can support management decisions on an operational level. LÄS MER

  5. 14. Avdragsrätt för ingående moms på rådgivningstjänster vid avyttring av dotterbolagsandelar : Bör striktare faktureringskrav tillämpas vid aktieavyttring i syfte att förebygga obefogade momsavdrag för rådgivningstjänster?

    Master-uppsats, Linköpings universitet/Affärsrätt; Linköpings universitet/Filosofiska fakulteten

    Författare :Maria Esbo; [2021]
    Nyckelord :mervärdesskatt; avdragsrätt för ingående mervärdesskatt; avyttring av dotterbolagsandelar; formella krav för avdragsrätt; materiella krav för avdragsrätt; innehåll i faktura; neutralitetsprincipen;

    Sammanfattning : Avdragsrätt för ingående moms regleras i 8 kap. 3 § 1 st. mervärdesskattelagen (1994:200) (ML), respektive artikel 168 i mervärdesskattedirektivet. Enligt ordalydelserna i bestämmelserna får en ekonomisk aktör avdrag för ingående moms på ett förvärv sominförskaffas till en mervärdesskattepliktig verksamhet. LÄS MER

  7. 15. Named Entity Recognition för Klassificering av Rubriker i Fakturor

    Kandidat-uppsats,

    Författare :Ludvig Karlsson; Benjamin Gyllström; [2021]
    Nyckelord :Named Entity Recognition; Machine Learning; Invoice; Natural Language Processing; Header.; Named Entity Recognition; Maskininlärning; Faktura; Naturlig Språkbehandling; Rubrik.;

    Sammanfattning : Fakturor är en viktig källa av information för företag. Två exempel på viktiga fält i en faktura kan vara, hur mycket pengar som ska betalas och faktura id. På grund av olika format och innehåll i fakturor som skiljer sig åt är extraktionen av information från dessa fakturor ofta en manuell process som kräver mycket tid. LÄS MER